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AWS 命令的异常城市

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AWS 命令的异常城市编辑

机器学习作业检测到 AWS 命令活动，虽然本身并不可疑或异常，但源自命令的异常地理位置（城市）。这可能是由于威胁行为者使用被盗凭据或密钥，而这些凭据或密钥的地理位置与授权用户不同。

规则类型: machine_learning

规则索引: 无

严重性: 低

风险评分: 21

每隔: 15m 运行

搜索索引来自: now-2h (日期数学格式，另请参阅 额外的回溯时间)

每次执行的最大警报数: 100

参考资料:

标签:

  • 领域: 云
  • 数据源: AWS
  • 数据源: Amazon Web Services
  • 规则类型: ML
  • 规则类型: 机器学习
  • 资源: 调查指南

版本: 209

规则作者:

  • Elastic

规则许可证: Elastic License v2

调查指南编辑

分类和分析

调查 AWS 命令的异常城市

CloudTrail 日志提供对 AWS 环境中执行的操作的可见性。通过监控这些事件并了解组织内被认为是正常行为的内容，您可以在发生偏差时发现可疑或恶意活动。

此规则使用机器学习作业来检测 AWS API 命令，虽然本身并不可疑或异常，但源自命令的异常地理位置（城市）。这可能是由于威胁行为者使用被盗凭据或密钥，而这些凭据或密钥的地理位置与授权用户不同。

此规则的检测警报表明 AWS API 命令或方法调用对于源 IP 地址的地理位置而言是罕见的且异常的。

可能的调查步骤

  • 确定涉及的用户帐户和执行的操作。验证它是否应该执行此类操作。
  • 检查 aws.cloudtrail.user_identity.arn 字段中的用户标识以及 aws.cloudtrail.user_identity.access_key_id 字段中的访问密钥 ID，这有助于确定准确的用户上下文。
  • user_agent.original 字段中的用户代理详细信息还可以指示发出请求的客户端类型。
  • 调查过去 48 小时内与用户帐户关联的其他警报。
  • 验证活动是否与计划的补丁、更新或网络管理员活动无关。
  • 检查请求参数。这些参数可能指示程序的来源或其任务的性质。
  • 考虑发出命令的用户的源 IP 地址和地理位置
  • 它们对于调用用户来说是否正常？
  • 如果源是 EC2 IP 地址，它是否与您帐户中的 EC2 实例相关联，或者源 IP 来自您控制范围之外的 EC2 实例？
  • 如果它是授权的 EC2 实例，此活动是否与实例角色或角色的正常行为相关联？是否还有其他警报或可疑活动迹象涉及此实例？
  • 考虑一天中的时间。如果用户是人类（而不是程序或脚本），此活动是否发生在正常时间？
  • 联系帐户所有者并确认他们是否知道此可疑活动。
  • 如果您怀疑帐户已被泄露，请通过跟踪过去 24 小时内帐户访问的服务器、服务和数据来确定可能受泄露的影响的资产范围。

误报分析

  • 如果活动来自之前在 AWS 中没有历史记录的城市的新的员工，则可能会发生误报。
  • 检查命令的历史记录。如果命令只是最近才出现，它可能是新自动化模块或脚本的一部分。如果它有规律的节奏（例如，它以每周或每月的小数量出现），它可能是定期维护或清理过程的一部分。您可以在 event.action field 字段中找到命令。

相关规则

  • AWS 命令的异常国家/地区 - dca28dee-c999-400f-b640-50a081cc0fd1
  • 用户的异常 AWS 命令 - ac706eae-d5ec-4b14-b4fd-e8ba8086f0e1
  • 罕见的 AWS 错误代码 - 19de8096-e2b0-4bd8-80c9-34a820813fff
  • AWS 错误消息激增 - 78d3d8d9-b476-451d-a9e0-7a5addd70670

响应和补救

  • 根据分类结果启动事件响应流程。
  • 在调查和响应期间禁用或限制帐户。
  • 确定事件的可能影响并相应地优先排序；以下操作可以帮助您了解上下文
  • 确定帐户在云环境中的角色。
  • 评估受影响的服务和服务器的严重性。
  • 与您的 IT 团队合作以识别和最小化对用户的影响。
  • 确定攻击者是否横向移动并入侵其他帐户、服务器或服务。
  • 确定与此活动相关的任何监管或法律影响。
  • 调查攻击者入侵或使用的系统上的凭据泄露，以确保识别所有受泄露的影响的帐户。根据需要重置密码或删除 API 密钥，以撤销攻击者对环境的访问权限。与您的 IT 团队合作，最大限度地减少这些操作对业务运营的影响。
  • 检查是否创建了未经授权的新用户，删除未经授权的新帐户，并要求其他 IAM 用户重置密码。
  • 考虑为用户启用多因素身份验证。
  • 查看分配给涉嫌用户的权限，以确保遵循最小权限原则。
  • 实施 AWS 概述的 安全最佳实践。
  • 采取必要的措施将受影响的系统、数据或服务恢复到正常运行级别。
  • 确定攻击者利用的初始载体并采取措施防止通过相同载体重新感染。
  • 利用事件响应数据更新日志记录和审计策略，以改善平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。

设置编辑

设置

此规则需要安装相关的机器学习作业，以及来自 AWS 的数据。

异常检测设置

启用规则后，相关的机器学习作业将自动启动。您可以在检测规则的“定义”面板下查看链接的机器学习作业。如果作业因错误而无法启动，则必须解决该问题才能使作业成功启动。有关设置异常检测作业的更多详细信息，请参阅 辅助指南。

AWS 集成设置

AWS 集成允许您使用 Elastic Agent 收集来自 Amazon Web Services (AWS) 的日志和指标。

以下步骤应按顺序执行，以便将 Elastic Agent 系统集成“aws”添加到您的系统中

  • 转到 Kibana 主页并单击“添加集成”。
  • 在查询栏中搜索“AWS”并选择集成以查看有关它的更多详细信息。
  • 单击“添加 AWS”。
  • 配置集成名称，并可选地添加说明。
  • 根据需要查看可选和高级设置。
  • 将新安装的“aws”添加到现有或新的代理策略，并在您希望获取 aws 日志文件的系统上部署代理。
  • 单击“保存并继续”。
  • 有关集成的更多详细信息，请参阅 辅助指南。
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